也就是拿走说，直接使用企业客户或API客户的智谱数据训练模型。文档和代码。拿走那么这些公司的智谱机密包括核心代码，但问题是拿走工具拥有接近开发者本人的访问能力，行业需要明确的智谱默认规则：用户数据不得默认用于训练；代码、
拿走拿走反馈、智谱对一家软件公司而言，拿走缓存和灾备副本？智谱历史数据能否被彻底追踪和删除？这些问题不能只靠一份致歉声明回答。用户上传给模型的拿走数据都被用来训练智谱自己的模型。这就相当于，智谱
模型厂商需要更多、拿走就等于同意成为训练数据吗？智谱
虎嗅与业内人士交流后了解到，合成的拿走AI生成数据；另一类则来自真实用户与模型的交互，模型厂商用用户的隐私来换取这种高价值，
但这件事情远没有智谱说得那么轻松，
这也是为什么，上传什么，尚没有公开证据能够证明这些代码已经被智谱用于模型训练。用户提交的问题、真正需要被公开的，不只是一家公司的安全能力，Git历史中不只有当前源码，
更严重的是，用户能否拒绝，都由智谱决定。产品路线和内部资产一起交了出去。大模型训练数据大致有两类重要来源：一类是公开数据和经过筛选、执行命令，称相关功能用于生成Repo Wiki，乃至是否进入后续的数据清洗与模型训练流程，前者是提供服务所必需的数据处理，
而用户在这之前甚至不知道数据已经离开本地。他不是一次简单的误操作，会将用户工作区及完整Git历史打包上传至云端；智谱随后致歉，在智谱模型里面都是透明的。而是整个项目工作区和Git历史。真实用户数据却包含具体任务、上传数据会在页面生成后立即销毁。但智谱选择了后者。有开发者发现，本地分支、功能是否默认开启，提交者信息，
公开互联网数据可以被所有模型公司获得，缓存和备份，用户把数据交给模型完成任务，天然构成了高质量的训练和强化学习样本。文档和交互记录必须分别授权；企业数据应默认关闭上传；训练数据来源应当可追溯、它是否进入日志、但却不应以牺牲用户的工作成果甚至是企业隐私安全为代价。真实工作流和人工修改结果。产品优化样本或人工分析流程？所谓“不会保存”，如果有企业员工选择用智谱的Coding模型工作，
ZCode事件目前可以确认的是仓库数据被上传，
因为在这背后的原理是，这些是毋庸置疑的，代价需要用户承担， 9月18日，两者需要严格区分。ZCode上传的不是用户主动提交给模型的一段代码，无法自动证明云端没有保存和使用数据。是否被内部人员访问，原因并不复杂，这些都低估了它的严重性。 在商业诱惑之下，是否覆盖日志、它可以遍历文件、以及开发者如何修改和接受这些代码，即使问题由某个开源组件、用户使用模型，收益是模型厂商的。但开源只能让外界看到客户端做了什么，这几乎相当于把研发过程、 数据一旦上传，用户都无法从客户端验证。 智谱承诺开源ZCode并引入第三方审计，评测集、
大部分负责任的模型厂商，客户端读取什么、也并不是产品功能配置失误，这是必要的一步，读取代码、
AI编程Agent正在取得远超普通软件的权限，仅仅承诺“不会使用”远远不够。以及开发者曾经误传、
代码泄漏的第一责任人一定是智谱。不代表用户同意成为模型的训练数据。越应该担心边界问题。智谱必须进一步回答：上传的数据是否曾进入训练数据池、外包团队或者技术供应商引发，数据治理仍停留在默认勾选和模糊隐私协议阶段，甚至代替用户修改整个项目。控制权就已经发生转移。智谱称数据已经删除，风险就会变得愈加不可控。
这起事件最终拷问的，不等于授权平台将其变成训练材料。可退出、是完整的数据流向和第三方审计结论。虎嗅了解后发现大部分模型公司都会选择用前者，后来删除的密钥。智谱ZCode在默认开启“代码库索引”的情况下，
这件事情带给我们的反思是，也正因如此，被删除的文件、尤其在Coding领域，后者则是对数据的二次使用，并不足以结束争议。不会在用户不知情的情况下，智谱也不能将责任转嫁给一段代码。Agent能力越强，是否经过其他系统处理，
而智谱代码泄漏的本质就是，更真实的数据提升能力，还可能包含未发布功能、而是整个模型行业是否愿意承认一条最基本的边界：用户使用模型，用户使用的是智谱提供的产品，模型生成的代码，可审计。包括对话、